常见的图像干扰去除方法有以下几种：

  1. 图像滤波：图像滤波是一种常用的去除图像噪声的方法。常见的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。这些滤波器可以平滑图像，减少噪声的影响。选择合适的滤波器依赖于具体的噪声类型和去噪效果要求。

  2. 图像增强：图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，减少干扰。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对数变换、伽马变换等。这些方法通过调整图像的像素值分布，使得图像的细节更加突出。

  3. 图像修复：图像修复是指根据已知信息对图像进行重建，恢复被干扰部分的细节。图像修复可以通过插值、补全、替换等方法实现。常见的图像修复算法包括基于全变分的图像修复、基于边缘保持的图像修复等。

  4. 图像分割：图像分割可以将图像分为若干个区域，提取需要的部分，去除干扰部分。常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。这些方法通过分析图像的灰度、纹理、形状等特征，将图像中不同的部分分开。

  5. 深度学习方法：近年来，深度学习在图像去噪方面取得了很大的进展。利用卷积神经网络等深度学习模型，可以对图像进行端到端的去噪处理，减少干扰的影响。深度学习方法具有很强的学习能力和适应性，可以根据数据的特点进行自动学习和优化。